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Exercise

映画レビューのロジスティック回帰

この動画では、ロジスティック回帰が、肯定/否定といった分類タスクをモデル化する一般的な方法であることを学びました。

この演習では、movies レビューのデータセットを使います。label 列には感情が格納されており、レビューがポジティブなら 1、ネガティブなら 0 です。テキストレビューは BOW を用いて数値列に変換済みです。

あなたのタスクは、movies データセットでロジスティック回帰モデルを構築し、その正解率を計算することです。

Instrukcje

100 XP
  • ロジスティック回帰の関数をインポートします。
  • ラベル y と特徴量 X に対して、ロジスティック回帰モデルを作成して学習させます。
  • 既定の .score() メソッドを使って、ロジスティック回帰モデルの正解率を計算します。